【摘 要】
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在车载动态称重优化的研究中，由于传统称重算法车与称重设备是分离的，造成车载动态称重数据精度较低。为此提出了利用小波变换和径向基神经网络（RBF网络）的车载称重算法。首先利
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在车载动态称重优化的研究中，由于传统称重算法车与称重设备是分离的，造成车载动态称重数据精度较低。为此提出了利用小波变换和径向基神经网络（RBF网络）的车载称重算法。首先利用小波变换对称重信号滤波预处理，然后以称重信号、倾角信号、速度信号、加速度信号和车型组建RBF网络模型，并对其进行大量的实测数据训练，对训练之后的RBF网络模型进行车辆动态加载称重实验验证。实验结果表明，系统称重精度高、实用性强，能够满足当前的车载称重需求。
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